Data Warehouse

Apa itu Data Warehouse?

Dilansir dari International Business Machines (IBM) Corporate, data warehouse adalah sistem yang mengumpulkan data dari berbagai sumber di satu pusat penyimpanan.

Bagi perusahaan, data merupakan aset penting untuk melakukan analisis bisnis supaya bisa mengungguli kompetitor.Data yang sudah dianalisis digunakan untuk memantau kinerja bisnis dan mendukung pengambilan keputusan.

Namun, analisis data bukanlah hal yang mudah, terutama untuk data yang jumlahnya besar. Di sinilah data warehouse berperan. Sistem data warehouse memungkinkan bisnis menjalankan proses analisis data bervolume besar dengan cara yang tidak bisa dilakukan oleh database standar.

Mengapa Data Warehouse Penting bagi Bisnis?

Untuk membuat keputusan yang tepat, bisnis perlu mendasarkan keputusannya pada data. Alasan mengapa data warehouse penting bagi bisnis adalah karena data warehouse menyimpan semua data itu.

SAS mengungkapkan beberapa alasan mengapa data warehouse penting bagi bisnis:

• Data warehouse bisa menyimpan data dalam jumlah besar dengan sistem database terpusat.
• Data warehouse mengintegrasikan data dari berbagai sumber, sehingga bisa menjadi  bahan analisis dan pembuatan laporan bisnis untuk semua tim dalam perusahaan.
• Dapat menyimpan data berbulan-bulan atau bahkan bertahun-tahun lalu. Kapan pun bisnis membutuhkan data masa lalu, data itu siap digunakan.
• Data warehouse menyediakan akses data yang cepat dan mudah untuk keperluan pengambilan keputusan bisnis.

Karakteristik Data Warehouse

Dirangkum dari Geeks for Geeks, ada empat karakteristik utama data warehouse:

#1 Berorientasi pada subjek (subject-oriented)

Sistem yang ada di data warehouse dirancang untuk mengumpulkan informasi berdasarkan subjek-subjek yang spesifik berkaitan dengan perusahaan, bukan pada proses atau kegiatan operasional yang sedang berjalan.

Misalnya, data warehouse di kantor perbankan mengumpulkan data tentang nasabah, kebijakan, dan simpan-pinjam.

Informasi yang didasarkan pada subjek memudahkan dalam analisis data dan mengesampingkan informasi yang tidak diperlukan saat mengambil keputusan.

#2 Terintegrasi (integrated)

Kumpulan data yang ada di data warehouse berasal dari berbagai sumber yang terintegrasi dalam satu platform. Data yang diperoleh kemudian diubah formatnya menyesuaikan data lain yang sebelumnya sudah terkumpul dalam sistem.

#3 Memiliki interval waktu (time-variant)

Semua informasi yang ada di data warehouse disimpan dengan rentang waktu tertentu (seperti mingguan, bulanan, maupun tahunan). Artinya, setiap kali data akan dianalisis, analyst bisa mengambil data berdasarkan rentang waktu yang diinginkan dan berguna dalam melakukan perbandingan dari satu waktu ke waktu lain.

#4 Tidak berubah (non-volatile)

Data yang berada di data warehouse bersifat permanen. Ini berarti setelah data dimasukkan, data tidak akan bisa dihapus. Dalam data warehouse, hanya ada dua jenis operasional data, yaitu data loading dan data access. Tidak tersedia fungsi lain, seperti menghapus atau menyisipkan data.

Komponen Data Warehouse

Dilansir dari SAP, berikut beberapa komponen data warehouse:

Central database

Database terpusat berfungsi sebagai pondasi yang menyimpan semua data bisnis. Adanya data yang terpusat memudahkan bisnis dalam membuat laporan.

Tool ETL

ETL (extract, transform, load) adalah proses integrasi data dengan cara menggabungkan data melalui berbagai sumber. Data itu disimpan ke dalam satu penyimpanan data yang ada di warehouse.

Proses ini dilakukan menggunakan tool ETL. Data yang sudah dikumpulkan kemudian diubah ke format yang sesuai dengan sistem di data warehouse. Jika format data sudah selaras, analisis data lebih cepat dilakukan. 

Metadata

Metadata adalah komponen yang memberi tahu berbagai hal tentang penggunaan, nilai, sumber, dan fitur lain dari kumpulan data yang ada di data warehouse. Adanya metadata membantu bisnis dalam menemukan data dan mendeteksi jika ada masalah.

Access tools ke data warehouse

Data warehouse yang ada di perusahaan tidak bisa bekerja tanpa adanya tools yang menyediakan akses ke database. Tools memungkinkan pengguna dapat berinteraksi dengan data-data yang ada di warehouse.

Contoh access tools meliputi application development tools, data mining tools, dan OLAP tools.

Contoh Penggunaan Data Warehouse

Berikut contoh bagaimana perusahaan menggunakan data warehouse sebagai bagian dari proses operasional sehari-hari.

Perusahaan ritel menggunakan data warehouse untuk pemasaran dan distribusi. Dengan data warehouse, perusahaan bisa melacak item, menetapkan harga, serta menganalisis tren pembelian pelanggan.

Perusahaan yang bergerak di bidang healthcare memanfaatkan data warehouse untuk mengubah data perusahaan menjadi informasi yang bisa dianalisis dan ditindaklanjuti. Hasil analisis berfungsi dalam menaikkan tingkat akurasi alat kesehatan, pengalaman pasien, dan efisiensi waktu pelayanan medis. 

Penutup

Data warehouse adalah pusat penyimpanan informasi yang dapat dianalisis untuk membantu bisnis dalam mengambil keputusan. Data warehouse biasanya dimanfaatkan untuk melakukan analisis data, data mining, artificial intelligence, dan machine learning.

FAQ (Frequently Asked Question)

Kapan data warehouse digunakan?

Ada beberapa kondisi yang membuat bisnis perlu menggunakan data warehouse:

• Perusahaan memiliki berbagai sumber data untuk diolah – perusahaan besar umumnya memiliki data dari berbagai sumber. Mengumpulkan data-data tersebut menjadi satu menjadi tantangan tersendiri. Adanya data warehouse membantu dalam extract, transform, load (ETL) data agar bisa menggabungkan berbagai data secara terpusat dan lebih mudah dianalisis.
• Perusahaan memiliki volume data dalam jumlah besar – pada dasarnya, memiliki lebih banyak data membuat perusahaan lebih sulit mengelolanya. Data warehouse berfungsi dalam menyimpan data besar tersebut.
• Perusahaan perlu menerapkan machine learning – perusahaan dapat menggunakan machine learning untuk memahami lebih banyak tentang data, termasuk memprediksi pola pembelian dan mengirim penawaran yang dipersonalisasi. Untuk mendapatkan data yang mumpuni, diperlukan data warehouse khusus agar informasi yang dikumpulkan bisa terpusat dan mudah dibaca.